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Record W4386345739

CAS AP-HM. Une démarche de traçabilité pour performer la logistique hospitalière

2023· preprint· fr· W4386345739 on OpenAlexaboutno aff
Romain Guillaud, Morgan Huc, François Fulconis, Gilles Paché

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typepreprint
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au-delà de l’éclairage médiatique lié aux récentes crises, la logistique et le Supply Chain Management (SCM ou Management de la Chaîne Logistique) occupent désormais une place stratégique dans les entreprises.Le SCM se définit comme l’ensemble des activités liées au macro-processus industriel de l’entreprise. Il englobe toutes les activités qui participent à la création et à la fabrication des produits commercialisés par l’entreprise : de l’acquisition des matières premières, en passant par la production jusqu’à la distribution au consommateur final, sans oublier les activités de logistique (que sont entre autres le stockage et le transport).Cet ouvrage a pour objectif de présenter des situations réelles (Airbus, AP-HM, Colis Privé, FM Logistic, Thales, Walmart, etc.) pour appréhender les questionnements que se posent les praticiens de la logistique et du SCM. À la fin de chacun des cas, des éléments de correction, d’analyse et de réflexion sont proposés.Cet ouvrage est structuré en 6 parties : (1) Collaboration et relations collaboratives ; (2) Systèmes d’Information, digitalisation et technologie ; (3) Rôles des Prestataires de Services Logistiques ; (4) Gestion des flux, du transport et du stockage ; (5) RSE et Supply Chain durable ; (6) Crise et Covid-19.La préface a été écrite par Yann de Féraudy, Président de France Supply Chain by Aslog. L’ensemble des cas a été rédigé par des enseignants et enseignants-chercheurs de France métropolitaine et ultramarine, mais également de Tunisie et du Canada. Quatre cas ont été co-écrits avec des praticiens.Au-delà des étudiants et enseignants, cet ouvrage, illustré de schémas, tableaux et figures, est également destiné aux personnes travaillant en logistique et Supply Chain Management souhaitant avoir un panorama varié de situations et de stratégies, prendre du recul et de la hauteur sur leur métier et bénéficier de bonnes pratiques.Cet ouvrage a été coordonné par Olivier LAVASTRE et Blandine AGERON, tous deux Professeurs des Universités en sciences de gestion et du management à l’Université Grenoble Alpes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.147
Threshold uncertainty score0.493

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.1470.038

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
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